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龙图腾网获悉中移动金融科技有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利网络流量预测方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118802583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410263717.9，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权网络流量预测方法、装置、设备及存储介质是由杨贵生;陈琳;黄泽顺;赵英杰;潘雨设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络流量预测方法、装置、设备及存储介质，涉及应用流量技术领域，方法包括：获取历史采集数据和实时采集数据；对历史采集数据进行样本扩充，得到扩充数据集；利用基于分子稳定性优化后的神经网络算法对扩充数据集进行特征提取，得到第一特征向量；利用液滴扩散模型对第一特征向量进行特征映射，得到第二特征向量；根据第二特征向量对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型；根据实时采集数据和目标预测模型进行网络流量预测，得到流量预测结果。本申请解决了相关技术中网络流量预测存在准确性较差的问题，实现了先训练模型再应用模型的网络流量预测，达到了提高模型精度和提高流量预测准确度的效果。

本发明授权网络流量预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史采集数据和实时采集数据； 对所述历史采集数据进行样本扩充，得到扩充数据集； 利用基于分子稳定性优化后的神经网络算法对所述扩充数据集进行特征提取，得到第一特征向量； 利用液滴扩散模型对所述第一特征向量进行特征映射，得到第二特征向量； 根据所述第二特征向量对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型； 根据所述实时采集数据和所述目标预测模型进行网络流量预测，得到流量预测结果； 所述根据所述第二特征向量对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型的步骤包括： 利用基于对称结构的改进极限学习机算法生成基础模型；所述基础模型包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层，所述基础模型中隐藏层与所述基础模型中输出层之间的权重在结构上对称，所述基础模型的输出权重通过最小化所述隐藏层到所述输出层的误差得到； 利用结合对称性约束和反对称正则化的优化算法对所述基础模型进行优化处理，得到初始预测模型；所述初始预测模型中隐藏层的权重通过利用动量因子优化策略对所述基础模型中隐藏层的权重进行优化得到； 将所述第二特征向量输入所述初始预测模型，进行模型训练，得到目标预测模型。

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